Geostadistica aplicada a hidrocarburos
Geoestadistica aplicada a hidrocarburos
Updated on Jun, 2025
Language - Spanish
Teaching and Academics ,Engineering,
Lectures -21
Resources -8
Duration -2 hours
Lifetime Access
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Course Description
En este curso nos pasearemos desde los conceptos de estadística básica vistos en la universidad, la teoría de los algoritmos de interpolación lineal, teoría de algoritmos geoestadísticos, Redes Neuronales, hasta una presentación sobre los pasos para construir un modelo Geocelular (Geomodelling) , ya que pensamos que es el tema donde deberían de enfocarse los participantes a este curso. Hoy día el Geomodelling es una de las ramas de la Geociencias con mas importancia ya que aquí definimos nuestro modelo estático que deberá ser evaluado y validado en el modelo dinámico.
Al final de cada modulo el participante debe responder a un ejercicio para medir su entendimiento sobre el tema visto.
Este curso esta dirigido al personal de Geociencias de Geofísica, Geología, Petrofiísica, Ingeniero de Yacimientos y todo aquel que tenga funciones de crear mapas, generar prospectos de nuevas localizaciones y desee ampliar su conocimiento en el tema de algoritmos de predicción.
El egresado de este curso tendrá la posibilidad de orientar su carrera hacia el Geomodelling usando la Geoestadística para la distribución de propiedades y hacia el estudio de los algoritmos de interpolación lineal y quizás abrirse hacia el tema de algoritmos de predicción hasta llegar al Machine Learning.
Goals
Contenido
Modulo 1:
Estadística Básica
Medidas centrales
Frecuencia e histograma
Medidas de dispersión
Medidas de asimetría
Modelos de distribución
Series de tiempo
Distribución bivariada
Distribución condicional
Transformación de datos
Ejercicios
Modulo 2:
Variogramas
Anisotropía
Semivariograma y Variograma
Ejercicios
Modulo 3:
Algoritmos clásicos y Machine Learning
Inverso de la distancia
Machine Learning
Ejercicio
Modulo 4:
Algoritmos Geoestadísticos
Kriging vs. Interpolalion lineal
Simulación vs. Kriging
Ejercicio
Modulo 5:
Pasos para construir un modelo geocelular
Local Varying anisotropy
Pasos para construir un modelo sedimentológico
Corrida de porosidad y NetGross
Ejercicios
Prerequisites
El participante deberá tener conocimientos básicos sobre estadística y de Geología.
Curriculum
Check out the detailed breakdown of what’s inside the course
Estadistica Basica
5 Lectures
-
Estadistica Basica 1/3
14:37
14:37
-
Estadistica Basica 2/3
13:00
13:00
-
Estadistica Basica 3/3
13:08
13:08
-
Ejercicio 1. Normalización de datos
-
Respuesta al ejercicio 1
Variogramas
4 Lectures
Algoritmos Clásicos y machine learning
5 Lectures
Algoritmos geoestadísticos
6 Lectures
LVA y pasos para crear un modelo sedimentológico
1 Lectures
Instructor Details
Gustavo Montenegro
25 años de experiencia, trabajando como consultor en Geomodelaje y Geofísica. Trabajando como interprete Sísmico, atributos sismicos, inversion sismica, modelos de velocidad y realizando el modelo Geocelular en Petrel (Creando mapas de facies sedimentarias a partir de descripcion de nucleos, correlacion de pozos, mapas de arena neta y arena neta petrolifera, definiendo algoritmos para modelar facies sedimentarias en 3D, propagacion de propiedades petrofisicas, simulacion de monte carlo, volumetria, creando flujos de trabajo en Petrel, apoyando el proceso de simulacion dinamica, Algoritmos de MultiPunto, Gausianas truncadas, Object Modelling, todo esto para yacimientos en Venezuela (Cuenca de Maracaibo, Cuenca Oriental, Golfo de Paria), Ecuador, Argentina, Bolivia y Trinidad y Tobago.
Consultor de aplicaciones de Geología, Geofísica, Geoestadística y modelamiento 3D en Geoframe y Petrel. Instructor de Petrel en Modelaje avanzado, Geoestadística y Estructural avanzado. Dando cursos en el exterior: Colombia, Ecuador, Argentina, Trinidad & Tobago (West Indies University), en Geo-Modelaje, Geoestadística y Geofísica en Petrel y Geoframe.
Realizando inversión sísmica y atributos especiales en el software Hampson&RusselL
Haciendo presentaciones en eventos nacionales e internacionales a nivel de pre-venta y post-venta de software.
Programación bajo ambiente de Ocean-Petrel (C++ Visual Studio)
Machine Learning usando octave/Matlab
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